一种人员异常行为检测的方法

本发明公开了一种人员异常行为检测的方法，包括：取监控场景视频数据，构造数据集；构建S3DD‑Yolov11模型；建立人员异常行为监测系统；目标监测。本发明通过部署压缩—激励SE(Squeeze&Excitation)注意力机制、3D空洞卷积及可变形卷积替换Yolov11原有的2D卷积，更好地模拟人体形态，提高网络检测性能；面向嵌入式平台进行算法优化，将一个大范围池化划分为多个小窗口池化，在功能等效的情况下减少计算复杂度，提升监测速度；构建了基于S3DD‑Yolov11的人员异常行为监测系统，实现了人员异常行为检测，集成了报警、信息实时显示和历史查询等功能，可用于社区居民安防、社会安全管理场景。对预防、及时处理相关事件起至关重要的作用。